In [2]:
import pandas as pd
In [3]:
df = pd.read_csv(r'C:\Users\imane\OneDrive\Desktop\Data4good\p2-arbres-fr.csv', sep =";", encoding = "utf-8")
df.drop('id', axis = 1, inplace= True)
df.drop("complement_addresse",axis =1, inplace = True)
df.drop("numero",axis =1, inplace = True)
df.drop("id_emplacement",axis =1, inplace = True)
df.drop("genre",axis =1, inplace = True)
df.drop("variete",axis =1, inplace = True)
df.drop("remarquable",axis =1, inplace = True)
df.drop("type_emplacement",axis =1, inplace = True)
print("Numéro d'arbres: ",len(df))

Numéro d'arbres:  200137
In [4]:
df.drop(df.index[(df["circonference_cm"] == 0)], axis = 0, inplace=True)
df.drop(df.index[(df["hauteur_m"] == 0)], axis = 0, inplace=True)
df.drop(df.index[(df["circonference_cm"] > 470)], axis = 0, inplace=True)
df.drop(df.index[(df["hauteur_m"] > 35 )], axis = 0, inplace=True)
df.dropna(subset=["circonference_cm"],inplace=True)
df.dropna(subset=["hauteur_m"],inplace=True)

print("Numéro d'arbres: ",len(df))

Numéro d'arbres:  159899
In [5]:
df["hauteur_m"] = 100 * df["hauteur_m"]
In [6]:
new_df = df.rename(columns={"hauteur_m":"hauteur_cm"})

new_df
Out[6]:
domanialite arrondissement lieu libelle_francais espece circonference_cm hauteur_cm stade_developpement geo_point_2d_a geo_point_2d_b
0 Jardin PARIS 7E ARRDT MAIRIE DU 7E 116 RUE DE GRENELLE PARIS 7E Marronnier hippocastanum 20 500 NaN 48.857620 2.320962
1 Jardin PARIS 7E ARRDT MAIRIE DU 7E 116 RUE DE GRENELLE PARIS 7E If baccata 65 800 A 48.857656 2.321031
2 Jardin PARIS 7E ARRDT MAIRIE DU 7E 116 RUE DE GRENELLE PARIS 7E If baccata 90 1000 A 48.857705 2.321061
3 Jardin PARIS 7E ARRDT MAIRIE DU 7E 116 RUE DE GRENELLE PARIS 7E Erable negundo 60 800 A 48.857722 2.321006
7 Jardin PARIS 16E ARRDT SQUARE ALEXANDRE ET RENE PARODI / 1 PLACE DE L... Platane x hispanica 260 1700 NaN 48.876722 2.280222
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
198874 Alignement PARIS 20E ARRDT RUE DU GENERAL NIESSEL Chêne cerris 20 500 NaN 48.848074 2.409116
198875 Alignement PARIS 20E ARRDT RUE DU GENERAL NIESSEL Chêne cerris 20 500 NaN 48.848226 2.409147
198876 Alignement PARIS 20E ARRDT RUE DU GENERAL NIESSEL Chêne cerris 20 500 NaN 48.848379 2.409179
198877 Alignement PARIS 20E ARRDT RUE DU GENERAL NIESSEL Chêne cerris 20 500 NaN 48.848533 2.409209
198878 Alignement PARIS 20E ARRDT RUE DU GENERAL NIESSEL Chêne cerris 20 500 NaN 48.848843 2.409275

159899 rows × 10 columns

In [7]:
df.dropna(subset=["stade_developpement"], inplace = True)
print("Numéro d'arbres: ",len(df))

Numéro d'arbres:  129996
In [8]:
new_df.boxplot(column=['circonference_cm'])
Out[8]:
<AxesSubplot:>
In [9]:
new_df.boxplot(column=['hauteur_cm'])
Out[9]:
<AxesSubplot:>
In [10]:
import missingno as msno

msno.bar(new_df)
Out[10]:
<AxesSubplot:>
In [ ]:
In [11]:
import seaborn as sns
In [12]:
n_tree = [1 for i in range(len(new_df))]
new_df["n_tree"] = n_tree
In [13]:
new_df["arrondissement"].replace({"PARIS 10E ARRDT":"10E ARR","PARIS 11E ARRDT":"11E ARR","PARIS 12E ARRDT":"12E ARR",
                                  "PARIS 13E ARRDT":"13E ARR","PARIS 14E ARRDT":"14E ARR","PARIS 15E ARRDT":"15E ARR",
                                  "PARIS 16E ARRDT":"16E ARR","PARIS 17E ARRDT":"17E ARR","PARIS 18E ARRDT":"18E ARR",
                                  "PARIS 19E ARRDT":"19E ARR","PARIS 1ER ARRDT":"1ER ARR","PARIS 20E ARRDT":"20E ARR",
                                  "PARIS 2E ARRDT":"2E ARR","PARIS 3E ARRDT":"3E ARR","PARIS 4E ARRDT":"4E ARR",
                                  "PARIS 5E ARRDT":"5E ARR","PARIS 6E ARRDT":"6E ARR","PARIS 7E ARRDT":"7E ARR",
                                  "PARIS 8E ARRDT":"8E ARR","PARIS 9E ARRDT":"9E ARR","SEINE-SAINT-DENIS":"S.S.DENIS",
                                  "VAL-DE-MARNE":"V.MARNE","BOIS DE BOULOGNE":"B. BOULOGNE","BOIS DE VINCENNES":"B.VINCENNES",
                                  "HAUTS-DE-SEINE":"H.SEINE"}, inplace = True)
In [14]:
new_df_2 = new_df.groupby("arrondissement").sum()
new_df_2.drop("circonference_cm",axis =1, inplace = True)
new_df_2.drop("hauteur_cm",axis =1, inplace = True)
new_df_2.drop("geo_point_2d_a",axis =1, inplace = True)
new_df_2.drop("geo_point_2d_b",axis =1, inplace = True)
In [15]:
for_sns = pd.melt(new_df_2.reset_index(),id_vars=['arrondissement'],value_vars=new_df_2.columns)
p = sns.barplot(y="arrondissement",x="value", data = for_sns,hue = "variable")
p.set_title(" Nombre d'arbres par arroundissement")
Out[15]:
Text(0.5, 1.0, " Nombre d'arbres par arroundissement")
In [16]:
selected_col = new_df[["arrondissement","circonference_cm","hauteur_cm"]]
new_df_3 = selected_col.copy()
In [17]:
ndf_3 = new_df_3.groupby("arrondissement").mean()
In [18]:
for_sns_2 = ndf_3.reset_index()
In [19]:
g = sns.scatterplot(data = for_sns_2,x = "circonference_cm",y = "hauteur_cm",hue = "arrondissement")
g.set_title("hauteur_cm et circonference_cm moyenne par arrondissement")
Out[19]:
Text(0.5, 1.0, 'hauteur_cm et circonference_cm moyenne par arrondissement')
In [20]:
selected_col_2 = new_df[["stade_developpement","hauteur_cm","circonference_cm"]]
new_df_4 = selected_col_2.copy()
In [21]:
ndf_4 = new_df_4.groupby("stade_developpement").mean()
In [22]:
for_sns_3 = ndf_4.reset_index()
import matplotlib.pyplot as plt
fig,ax = plt.subplots()
ax = sns.lineplot(data = for_sns_3, x= "stade_developpement",y="circonference_cm")
ax1 = sns.lineplot(data = for_sns_3,x = "stade_developpement", y = "hauteur_cm")
ax.set_title("Hauteur_cm et circonference_cm moyenne par stade de developpement")
Out[22]:
Text(0.5, 1.0, 'Hauteur_cm et circonference_cm moyenne par stade de developpement')
In [23]:
selected_col_3 = new_df[["stade_developpement","n_tree","arrondissement"]]
new_df_5 = selected_col_3.copy()
ndf_5 = new_df_5.groupby(["arrondissement","stade_developpement"]).sum().reset_index()
graph = sns.histplot(data = ndf_5,x= "arrondissement", weights= "n_tree", hue = "stade_developpement", multiple="stack")
graph.set_title("Nombre d'arbres par arrondissement et stade de developpement")
Out[23]:
Text(0.5, 1.0, "Nombre d'arbres par arrondissement et stade de developpement")
In [24]:
selected_col_4 = new_df[["n_tree","domanialite","arrondissement"]]
new_df_6 = selected_col_4.copy()
ndf_6 = new_df_6.groupby(["domanialite","arrondissement"]).sum().reset_index()

import plotly.express as px
figure = px.treemap(ndf_6,path = ["domanialite","arrondissement"], values="n_tree")
figure.show()
In [ ]:
In [50]:
selected_col_5 = new_df[["arrondissement","n_tree","geo_point_2d_a","geo_point_2d_b"]]
new_df_7 = selected_col_5.copy()
ndf_7 = new_df_7.groupby("arrondissement").sum().reset_index()
ndf_7.drop('geo_point_2d_a', axis = 1, inplace= True)
ndf_7.drop('geo_point_2d_b', axis = 1, inplace= True)
new_df_8 = new_df_7.groupby(["arrondissement"]).nth(0).reset_index()
a = new_df_8["geo_point_2d_a"]
b = new_df_8["geo_point_2d_b"]
ndf_7 = ndf_7.join(a)
ndf_7 = ndf_7.join(b)
import folium
map = folium.Map(location=[48.856614, 2.3522219], zoom_start=14,control_scale=True,tiles="Stamen Terrain")
for i in range(0,len(ndf_7)):
    folium.Circle(
    location = [ndf_7.iloc[i]["geo_point_2d_a"], ndf_7.iloc[i]["geo_point_2d_b"]],
    tooltip = (ndf_7.iloc[i]["arrondissement"],ndf_7.iloc[i]["n_tree"]) ,
        radius = int(ndf_7.iloc[i]["n_tree"]) / len(ndf_7), fill = True,
         
    ).add_to(map)
map
Out[50]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [ ]: